ShanghaiTech Mapping Robot Dataset

上海科技大学智能感知与人类机器协同重点实验室创建了上海科技大学地图机器人数据集，该数据集由安装在高速移动平台上的地图机器人收集。数据集包含47分钟、10.21公里的校园和地下停车场数据，平均行驶速度为13公里/小时。数据集内容包括多种传感器数据，如事件相机、RGB相机、激光雷达和IMU数据。数据集的创建过程涉及设计外部传感器平台和双轮编码系统以优化数据收集。该数据集主要应用于机器人算法研究，特别是同时定位与地图构建（SLAM）领域，旨在解决大规模数据收集和精确地图构建的问题。

The ShanghaiTech University Map Robot Dataset was created by the Key Laboratory of Intelligent Perception and Human-Machine Collaboration at ShanghaiTech University. This dataset was collected by a map robot mounted on a high-speed mobile platform. It contains 47 minutes and 10.21 kilometers of data collected across campus and underground parking lots, with an average driving speed of 13 km/h. The dataset includes multi-sensor data such as event cameras, RGB cameras, LiDAR, and IMU sensors. The creation process of this dataset involved designing an external sensor platform and a two-wheel encoding system to optimize data collection. This dataset is primarily used for robotic algorithm research, particularly in the field of Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), aiming to address the challenges of large-scale data collection and accurate map construction.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ShanghaiTech Mapping Robot Dataset 是通过将高性能的上海科技大学绘图机器人安装在具有最高速度为每秒1米的 Clearpath Husky 移动平台上构建的。为了收集大规模数据集，研究团队设计了一种新型的快速移动平台，即将绘图机器人固定在具有最大速度为25公里/小时的后驱动平板车上，以提升其运行速度和范围。该数据集的构建采用了多种传感器，包括高分辨率相机、激光雷达、雷达和惯性测量单元等，以确保数据的多样性和准确性。

使用方法

使用该数据集时，研究人员可以通过下载完整的47分钟、10.21公里长的数据集来进行各种SLAM算法的训练和评估。数据集包含了多个传感器模态的数据，如事件相机、全方位相机、激光雷达和轮式编码器数据等。用户可以利用这些数据来优化和测试SLAM算法的性能，并可以通过数据集中的重叠轨迹来实现闭环检测。

背景与挑战

背景概述

ShanghaiTech Mapping Robot Dataset是一款由上海科技大学关键实验室研发的移动机器人数据集。该数据集的构建旨在为机器人算法研究提供通用型数据，尤其是用于同时定位与地图构建（SLAM）的算法研究。该数据集的创建始于2019年，由Yuxin Lin、Jiaxuan Ma等多位研究人员共同参与，依托于Clearpath Husky移动平台，配备有高性能传感器和16节点集群，以收集各类数据。该数据集的发布，对移动机器人领域的研究起到了推动作用，为相关算法的验证和优化提供了宝贵的实验数据。

当前挑战

在构建ShanghaiTech Mapping Robot Dataset的过程中，研究人员面临了多个挑战。首先，为了收集大规模数据集，需要克服原有移动平台速度的限制，因此研发团队采用了高速平板车作为新型移动平台。其次，构建过程中，如何确保映射机器人稳定地安装在平板车上，以及如何精确地收集轮式编码器的里程数据，都是需要解决的问题。此外，为了提高数据收集的质量，研发团队还设计了一个外部的向下看的传感器平台。这些挑战的解决，为大规模数据集的收集和后续的SLAM算法研究奠定了坚实的基础。

常用场景

经典使用场景

ShanghaiTech Mapping Robot Dataset是一款高速移动平台，旨在收集大规模机器人数据集。该数据集通过将映射机器人安装在平板车上，显著提高了其运营速度和范围，使得SLAM（同步定位与地图构建）算法的研究得以在更大规模和更复杂的环境中展开。

解决学术问题

该数据集解决了传统SLAM算法在处理大规模、复杂环境时遇到的性能瓶颈问题。通过提供大规模的地下停车场和校园区域数据，它为研究SLAM算法在真实世界应用中的稳定性和鲁棒性提供了有力支持，对机器人导航和自动驾驶领域具有重要的学术价值。

实际应用

在实际应用中，该数据集可以用于开发和测试自动驾驶汽车、无人地面车辆和机器人导航系统。它提供了丰富的传感器数据，包括雷达、激光雷达、摄像头和惯性测量单元等，为机器人算法的优化和验证提供了宝贵的信息。

数据集最近研究

最新研究方向

ShanghaiTech Mapping Robot Dataset的研究方向主要集中在利用高速移动平台收集大规模机器人数据集，特别是在 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 领域。该研究提出了一个基于高速平板车的移动平台，通过将映射机器人固定在平板车上，显著提高了其行驶速度和覆盖距离。此外，引入了双轮编码器系统来记录里程数据，并设计了一个外置向下看的传感器平台，以优化数据收集质量。研究的影响和意义在于，它不仅解决了传统机器人数据集收集速度慢的问题，而且通过分享超过10公里的地下停车场和校园区域的大规模数据集，为SLAM算法的性能评估提供了宝贵的资源。

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  上海科技大学智能感知与人类机器协同重点实验室 · 2024年